## Jurnal Agrotek Tropika
Journal homepage: https://jurnal.fp.unila.ac.id/index.php/JA

## SIMULASI  PRODUKSI  TANAMAN  PADI  MENGGUNAKAN  DSSAT  DI KABUPATEN SIDOARJO, JAWA TIMUR

## RICE  PRODUCTION  SIMULATION  USING  DSSAT    IN  SIDOARJO  DISTRICT, EAST JAVA
Purwadi * , Kemal Wijaya, dan Alvin Atha Darma
Fakultas Pertanian, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur * Corresponding Author. E-mail address: purwadi@upnjatim.ac.id

## PERKEMBANGAN ARTIKEL:
Diterima: 7 Februari 2023 Direvisi: 30 Maret 2023 Disetujui: 4 Juli 2023

## KEYWORDS:
Simulation, DSSAT, rice production, model

## KATA KUNCI:
Simulasi, DSSAT, produksi padi, model
© 2024 The Author(s). Published by Department of Agrotechnology, Faculty of Agriculture, University of Lampung.

## ABSTRACT
Rice is a food crop commodity that produces rice as a staple food which is replaced by other staple foods. Rice production in a period of 2 (two) years, namely in 2020 and 2021 there will be  a  decrease  in  rice  production  of  0.43%.  The  DSSAT  (Decision  Support  System  for Agrotechnology Transfer) software underlies several factors, namely planting management, soil, and climate which can be used to plan alternative planting strategies, land use, and water management to anticipate a decrease in rice production in the following year. Prediction of potential rice production is information that is needed to support policy-making related to rice planting planning so that production increases every year. The stages of this research included (1) Soil sampling, in each area 3 (three) observation points at a depth of 0-20 cm and 20-40 cm for analysis in the laboratory, (2) collection of planting management data, and (3) running the DSSAT software by entering data on soil characteristics, climate, and planting management, (4)  data  validation,  to  test  the  difference  between  the  predicted  rice  yield  prediction  using DSSAT  software  and  the  actual  rice  yield.  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the accuracy of the use of DSSAT software in predicting rice production. This study concludes that the comparison of rice production simulated by DSSAT software with actual rice production in the districts of Buduran and Wonoayu, is not significantly different, meaning that the use of DSSAT software to predict rice production in these areas is permissible.

## ABSTRAK
Padi merupakan komoditas tanaman pangan penghasil beras sebagai makanan pokok yang digantikan oleh bahan pokok lain. Produksi tanaman padi dalam kurun waktu selama 2 (dua) tahun yaitu  tahun 2020 dan tahun 2021 terjadi penurunan produksi padi 0,43 %. Perangkat lunak DSSAT ( Decision Support System for Agrotechnology Transfer) mendasari beberapa faktor yaitu manajemn penanaman, tanah, dan iklim dapat digunakan untuk merencanakan alternatif  strategi  penanaman,  penggunaan  tanah  dan  pengelolahan  air  agar  dapat diantisipasi  terjadinya  penurunan  produksi  padi  di  tahun  berikutnya.    Prediksi  potensi produksi  padi  merupakan  informasi  yang  sangat  dibutuhkan  untuk  mendukung pengambilan  kebijakan  berkaitan  dengan  perencanaan  penanaman  padi  agar  produksi meningkat  setiap  tahun.    Tahapan  penelitian  ini  meliputi  (1)  Pengambilan  sample  tanah, setiap  wilayah  3  (tiga)  titik  pengamatan  pada  kedalaman  0-20  cm  dan  20-40  cm  untuk dianalisa  di  laboratorium,  (2)  pengumpulan  data  manajemen  penanaman    dan  (3) menjalankan  perangkat  lunak  DSSAT  dengan  memasukkan  data  sifat  tanah,  iklim,  dan manajemen penanaman, (4) validasi data, untuk menguji perbedaan  antara hasil simulasi prediksi panen tanaman padi menggunakan perangkat lunak DSSAT dengan hasil panen padi aktual.    Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  tingkat  keakuratan  penggunaan perangkat lunak DSSAT dalam memprediksi produksi padi. Kesimpulan penelitian ini bahwa perbandingan produksi padi hasil simulasi  perangkat lunak DSSAT   dengan produksi padi aktual di  wilayah kecamatan Buduran dan Wonoayu, keduanya tidak berbeda nyata  artinya penggunaan  perangkat  lunak  DSSAT  untuk  prediksi  produksi  padi  di  wilayah  tersebut diperbolehkan

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman  padi (Oryza  sativa,  L.) merupakan  tanaman  pangan  penting  penghasil  beras  yang merupakan  sumber  bahan  pokok  di  Indonesia.  Keberadaan  beras  sebagai  bahan  pokok  sulit digantikan  oleh  bahan  pokok  lainnya,  dan  menjadi  prioritas  utama  masyarakat  dalam  memenuhi kebutuhan  asupan  karbohidrat    dan  merupakan  sumber  karbohidrat  utama  yang  mudah  diubah menjadi energi.  Konsumsi padi sebagai tanaman pangan untuk makana pokok sehari-hari mencapai 90  %  (Donggulo et  al., 2017).  Kekhawatiran  terjadinya  penurunan  produksi  dari  tahun  ke  tahun disebabkan  sifat-sifat tanah, keadaan iklim,   dan cara budidaya tanaman padi.  Menurut data BPS, (2019), produksi tanaman padi dalam kurun waktu selama 2 (dua) tahun yaitu pada tahun 2020 produksi  padi  sebesar  54,65  juta  ton  Gabah  Kering  Giling  (GKG),  sedangkan  pada  tahun  2021 produksi padi pada 2021 yaitu sebesar 54,42 juta ton GKG, terjadi penurunan produksi padi 0,43 persen.  Khusus  untuk  kecamatan  Budunan  dan  Wonoayu  yang  merupakan  wilayah  penelitian  ini produksi padi 6.630 kg ha -1 dan 7030 kg ha -1 GKG.
Decision  Support  System  for  Agrotechnology  Transfer  (DSSAT)  merupakan  sebuah  sistem informasi berbasis komputer untuk membantu pengguna dalam mengambil sebuah keputusan atau kebijakan.    DSSAT  merupakan  perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk  membantu  dalam pengambilan  keputusan,  misal  apakah  suatu  lahan  pertanian  membutuhkan  irigasi  yang  cukup, sedang,  atau  banyak,  apakah  pupuk  yang  digunakan  telah  sesuai  dengan  jenis  tanaman,  apakah kadarnya  terlalu  berlebih  atau  kurang,  dan  sebagainya.  Dengan  menggabungkan  beberapa  data minimal  seperti  data  tanah,  data  iklim,  data  tanaman  (crop  phenotype)  dan  data  pengaturan penanaman, maka dapat dilakukan simulasi untuk memprediksi hasil panen yang ditanam dalam kurun waktu tertentu. Salah satu jenis tanaman yang dapat dimodelkan adalah berbagai varietas padi Varitas IR64 (Nasriyati, 2010).
Simulasi perangkat lunak DSSAT memerlukan  beberapa data yaitu tanaman, tanah, dan iklim yang dapat digunakan untuk merencanakan alternatif strategi penanaman, penggunaan tanah dan pengelolahan  air.  Model  simulasi  perangkat  lunak  DSSAT  adalah  salah  satu  model  simulasi  yang dapat menduga atau memprediksi potensi hasil panen dari suatu tanaman dengan tingkat penerapan teknologi tertentu pada berbagai kondisi variabilitas iklim (Rouw, 2008). Penelitian  yang dilakukan oleh  Apriyana, et  al. (2016)  yaitu  membuat  proyeksi  produksi  padi  gogo  dan  jagung  pada  lahan kering di Sulawesi Selatan, NTB, dan NTT, menggunakan Decission Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT)  sebagai  bahan  informasi  dalam  penyusunan  protipe  perangkat  lunak  sistem informasi dampak perubahan iklim terhadap produksi tanaman pangan (SIDaPi TaPa).
Penggunaan  Simulasi  pertanian  dengan  DSSAT  dimaksudkan  agar  petani  dan  pengelola pertanian pangan mempertimbangkan perencanaan penanaman padi agar produksinya meningkat setiap  tahun.  Prediksi  potensi  hasil  tanaman  padi  merupakan  informasi  yang  sangat  dibutuhkan untuk  mendukung  pengambilan  kebijakan  berkaitan  dengan  pangan  (Nasriyati,  2010).    Tujuan penelitian  ini  adalah  menguji  tingkat  keakuratan  penggunaan  perangkat  lunak  DSSAT  dalam memprediksi produksi padi.

## 2. BAHAN DAN METODE
Pelaksanaan penelitian dilaksanakan di dua lokasi yaitu Kecamatan Buduran dan Kecamatan Wonoayu, Kabupaten Sidoarjo, Jawa Timur dengan ketinggian tempat 4 m dpl dan jenis tanahnya Entisol. Pelaksanaan penelitian  Januari 2021 sampai dengan April 2021.  Pengambilan data primer dan sekunder sesuai dengan data yang dibutuhkan untuk simulasi perangkat lunak DSSAT,  meliputi data tanah (tekstur dan warna tanah, pH, C - organik, N – Total, dan KTK), data iklim (curah hujan, kelembaban,  suhu  udara,  suhu  tanah),  dan  data  pengelolaan  tanaman  padi  (varietas,  tanggal
penanaman, metode penanaman, penyebaran, jumlah tanaman pada saat pembibitan, jarak tanam, kedalaman tanam, irigasi, dan pemupukan).

## 2.1 Tahapan Pelaksanaan Penelitian
Tahapan pelaksanaan penelitian meliputi: (1) Pengumpulan data primer meliputi data sifat fisik  tanah  melalui  pengambilan  sampel  tanah  di  Kecamatan  Buduran  dan  Kecamatan  Wonoayu masing-masing Kecamatan diambil 3 (tiga) titik pengamatan pada kedalaman 0-20 cm dan 20-40 cm untuk dianalisa di laboratorium. Data sekunder meliputi data iklim yang meliputi data curah hujan, data  suhu  maksimum,  suhu  minimum,  suhu  tanah  dan  data  radiasi  matahari  yang  didapat  dari Stasiun Meteorologi Juanda, Surabaya. Data manajemen penanaman yang bisa didapat dari masing- masing  Kecamatan,  50  responden  petani  meliputi  varietas  tanaman  yang  akan  ditanam,  tanggal penanaman, metode penanaman, jarak tanam, pupuk yang digunakan.  (2) Menjalankan Perangkat lunak  DSSAT,  simulasi  dimulai  dengan  memasukkan  semua  data-data  tanah,  iklim,  dan  data managemen penanaman, selanjutnya   akan keluar data output dari perangkat lunak DSSAT berupa prediksi produksi padi.

## 2.2. Validasi Data
Validasi data dilakukan setelah beberapa data telah terkumpul yaitu manajemen penanaman padi, data produktifitas padi, dan data iklim. Tujuan validasi data  untuk memastikan data yang akan dimasukkan  kedalam  perangkat  lunak  DSSAT  yang  didapatkan  dari  instrumen  kuesioner  sesuai dengan data – data yang ada di lapang. Jadi data yang ada di perangkat lunak harus sama dengan kejadian  akual  di  lapang.  Sehingga  dapat  mengurangi  tingkat  kesalahan  input  data  ke  dalam perangkat lunak DSSAT sebelum dilakukan simulasi. Validasi kuesioner menggunakan uji validitas product moment pearson correlation (Ghozali, 2009).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Karakteristik Tanah
Berdasarkan hasil analisis sampel tanah secara komposit dari titik-titk pengamatan, beberapa sifat kimia tanah  wilayah kecamatan Buduran dikategorikan rendah sampai tinggi. Kandungan % N- total pada kedalaman 0-20 cm 0,11 % dan 20-40 cm 0,10 % tergolong rendah. Sedangkan kandungan C-organik pada kedalaman 0-20 cm 1,31 % dan 20-40 cm 0,96 % tergolong sedang.  Untuk KTK tanah kedalaman 0-20 cm tergolong sedang yaitu 22,90 cmol kg -1 dan pada kedalam 20-40 cm tergolong tinggi yaitu 26,40 cmol kg -1 . Kemasaman tanah tergolong agak alkalis baik pada kedalaman 0-20 cm maupun  20-40  cm  (Pusat  Penelitian  Tanah,  1983).  Sedangkan  sifat  fisik  tanah  teksturnya  liat pengukurannya  didasarkan  metode  pipet,  drainase  sangat  jelek,  warna  tanah  coklat  keabu-abuan. Karakteristik tanah di wilayah   kecamatan Buduran  disajikan pada Tabel 1.
Sedangkan beberapa sifat  kimia tanah di wilayah  Kecamatan Wonoayu dikategorikan sangat rendah sampai tinggi. Kandungan % N-total pada kedalaman 0-20 cm dan 20-40 cm dikategorikan sangat rendah, berturut-turut nilainya 0,05 % dan 0,04 %. Sedangkan kandungan C-organik pada kedalaman 0-20 cm 1,25 % dikategorikan sedang, sedangkan pada  20-40 cm dikategorikan rendah yaitu 0,77 %. KTK tanah kedalaman 0-20 cm dan 20-40 cm dikategorikan tinggi yaitu 25,40 cmol kg - 1 dan  30,70  cmol  kg -1 .  Kemasaman  tanah  tergolong  agak  alkalis  baik  pada  kedalaman  0-20  cm maupun  20-40  cm  (Pusat  Penelitian  Tanah,  1983).  Sedangkan  sifat  fisik  tanah  teksturnya  liat, drainase sangat jelek, warna tanah coklat keabu-abuan. Karakteristik tanah di wilayah   kecamatan Wonoayu  disajikan pada Tabel 2.

## Tabel 1 Data Tanah Kecamatan Buduran
Kedalaman Tanah (cm) C- Organik (%) pH-tanah KTK (cmol/kg) N-Total %  Tekstur Batuan Permukaan % Warna tanah  Drainase  Kemiringan Potensi limpasan permukaan 20 1.31 (S)  8.1 (A.Ak)  22.90 (S)  0.11 (R) liat 2 Coklat abu- abu tua Sangat jelek 1 % rendah 40 0.96 (S)  7.8 (A.Ak)  26.40 (T)  0.10 (R) liat 1 Abu-abu tua  Sangat jelek - -
Keterangan: R=rendah, S=sedang, T=tinggi, A.Ak=agak alkalis

## Tabel 2. Data Tanah Kecamatan Wonoayu
Kedalaman Tanah (cm) C-Organik (%) pH-tanah KTK (cmol/kg) N -Total % Tekstur Batuan Permukaan % Warna tanah  Drainase  Kemiringan Potensi limpasan permukaan 20 1.25 (S) 8 (A.Ak) 25.4 (T)  0.05 (SR) liat 2 Coklat keabu-auan Sangat jelek 1 % rendah 40 0.77 (R) 8.2 (A.Ak) 30.7 (T)  0.04 (SR) liat 1 Abu-abu tua  Sangat jelek - -
Keterangan: SR=sangat rendah, R=rendah, S=sedang, T=tinggi, A.Ak=agak alkalis

## 3.2 Manajemen Penanaman
Manajemen  penanaman  didapatkan  berdasarkan  wawancara    petani,  terdapat  kesamaan dalam  manajemen  penanaman,  meskipun  varietas  tanaman  padi  yang  digunakan  berbeda    di Kecamatan Buduran dan Wonoayu.  Varietas padi yang ditanam di Buduran varietas IR 20, sedangkan di Wonoayu varietas IR 48. Data manajemen penanaman  disajikan pada Tabel 3.

## 3.3 Karakteristik Iklim
Data karakteristik  iklim  sangat  penting karena diperlukan sebagai data yang diinputkan ke dalam perangkat lunak DSAAT.

## 3.3.1 Curah Hujan
Curah hujan rata-rata tahunan selama 6 tahun mulai tahun 2015 – 2020  di wilayah Kabupaten Sidoarjo  yaitu 2.314 mm.  Musim hujan berlangsung sekitar 7 bulan yaitu antara bulan November sampai  bulan  Mei,  sedangkan  musim  kemarau  dimulai  bulan  Juni  sampai  Oktober.  Kriteria  awal musim  hujan  ditentukan  berdasarkan  akumulasi  hujan  selama  satu  dasarian  yang  nilainya  lebih besar atau sama dengan 50 mm dan diikuti oleh dua dasarian berikutnya atau akumulasi curah hujan tiga dasarian berturut-turut lebih besar dari atau sama dengan 150 mm.  Sedangkan awal musim kemarau  apabila  akumulasi  dasarian  kurang  daro  50  mm,  berikutnya  diikuti  dua  dasarian    atau akumulasi  curah  hujan  dalam  tiga  dasarian  berturut-turut  kurang  dari  150  mm.  (BMKG dalam Wibawanty & Simanjutak, 2021)

## 3.3.2  Suhu Udara
Perbedaan suhu udara minimum di Wonoayu dan Buduran tidak berbeda jauh yaitu sekitar 23,4 – 24 °C dan Suhu udara maksimum yaitu sekitar 34.2 – 36.5 °C. Adanya fluktuasi suhu udara di Wonoayu  dan  Buduran  disebabkan  oleh  sinar  matahari  yang  mengalami  insolasi  ( Incoming  solar radiation = sinar matahari yang datang) maksimum, sehingga intensitas matahari yang masuk lebih maksimum dan suhu menjadi lebih tinggi, namun bila terdapat awan yang menghalangi sinar matahari  maka  sinar  terpantulkan  dan  bertahan  di  awan  yang  menyebabkan  suhu  mengalami penurunan (Aluyah & Rusdianto, 2019). Suhu udara dapat digunakan sebagai kendali pada usaha
Tabel 3. Data Manajemen Penanaman *) No. Manajemen Penanaman Kecamatan Buduran Wonoayu 1 Varietas tanaman IR 20 IR 48 2 Metode pananaman Transpantasi Transpantasi 3 Penyebaran tanaman Baris Baris 4 Jumlah  Tanaman  per  baris (saat pembibitan) 20 30 5 Pemupukan: Hari ke-7 : N (kg) P (kg) K (kg) 75 100 50 75 100 50 Hari ke-21: N (kg) P (kg) K (kg) 75 - - 75 - - Hari ke-35: N (kg) P (kg) K (kg) 75 - 50 75 - 50 6 Irigasi (hari ke 10, 20, 30, 40. 50, 60,70) Jenuh air Jenuh air
*) Berdasarkan hasil rata-rata 50 sample petani
pengembangan tanaman padi. Sebagian besar padi unggul dapat berproduksi dengan baik hingga pada ketinggian 700 mdpl (Estiningtyas & Syakir, 2017).

## 3.3.3  Suhu Tanah
Suhu tanah rata – rata harian diukur bersadarkan 3 waktu yang berbeda yaitu pagi hari (pukul 07.00 – 08.00 WIB), siang hari (pukul 12.00 – 13.00 WIB), dan sore hari (pukul 17.00 – 18.00 WIB). Pengukuran dilakukan di 2 lokasi yang berbeda yaitu Kecamatan Wonoayu dan Kecamatan Buduran pada tanah sawah yang di tanaman padi. Suhu tanah rata-rata harian di Kecamatan Wonoayu pada kedalaman 5 cm, 10 cm, dan 20 cm, berturut-turut yaitu 24,2 – 28 °C,   24 – 27,8 °C, dan   23,5 – 27,5 °C. Sedangkan  di Kecamatan Buduran   suhu tanah rata-rata harian lebih tinggi yaitu pada kedalaman 5 cm yaitu 26 – 29,1 °C, pada kedalaman 10 cm yaitu 25,7 – 29 °C, dan di kedalaman 20 cm yaitu 25 – 28,7 °C.
Menurut  Cahyaningparatiwi, et  al .  (2021),  fluktuasi  suhu  tanah  terjadi  disebabkan  oleh fluktuasi suhu udara yang mengalami peningkatan mulai pagi hari hingga menjelang siang hari.  Suhu maksimum akan tercapai mendekati pukul 12 siang. Kemudian akan mengalami perubahan secara perlahan setelah pukul 14.00 hingga sore hari sampai matahari terbenam.

## 3.3.4.  Kelembaban Udara
Kelembaban Udara rata – rata di Kabupaten Sidoarjo mencapai puncak tertinggi pada tahun 2019 di bulan Maret sebesar 83,6 %, sedangkan pada tahun 2020 puncaknya pada bulan Februari 2020,  sebesar  84,6  %.  Kelembaban  udara  mengalami  penurunan  seiring  dengan  peralihan  dari musim hujan ke musim kemarau pada tahun 2019 di bulan April – Oktober yaitu  82,8 – 67,9 %, dan pada  tahun  2020  yaitu  di  bulan  Maret  –  September  yaitu  82,7  –  69,8  %.  Kemudian  mengalami peningkatan  di  bulan  November  2019  –  Februari  2020  sebesar  68,7  –  84,6  %  seiring  dengan peralihan dari musim kemarau menuju awal musim hujan.
Menurut Lakitan (dalam Cahyaningpratiwi et al., 2021), kelembapan udara relatif minimum terjadi sesaat setelah intensitas cahaya matahari mencapai maksimum yakni pada siang hari, sama
seperti yang terjadi pada suhu udara ketika mencapai maksimum. Hal ini terjadi karena pengaruh suhu  yang  sangat  besar  terhadap  kelembapan  udara  relatif.  Sedangkan  pada  sore  hari  intensitas cahaya matahari menurun sehingga kelembapan udara meningkat, karena suhu udaranya menurun, dimana jumlah uap air di udara akan tetap, akan tetapi kapasitas maksimum udara mengikat uap air akan menurun sampai kapasitasnya tetap, sama dengan kapasitas jumlah uap air yang terkandung di udara (Cahyaningpratiwi et al., 2021)

## 3.4 Validitas dan Realibilitas Kuesioner
Validasi kuesioner menggunakan uji validitas product moment pearson correlation (Ghozali, 2009).  Tujuan  dari  pengujian  validitas  pada  kuesioner  yaitu  untuk  memastikan  data  yang  akan dimasukkan  kedalam  perangkat  lunak  DSSAT  yang  didapatkan  dari  instrument  kuesioner  sesuai dengan data – data yang ada di lapang. Jadi data yang ada di perangkat lunak harus sama dengan kejadian  akual  di  lapang.  Sehingga  dapat  mengurangi  tingkat  kesalahan  input  data  ke  dalam perangkat lunak DSSAT sebelum dilakukan simulasi.

## 3.5. Simulasi Model DSSAT
Wilayah di Kabupaten Sidoarjo yang diprediksi DSSAT dalam penelitian ini adalah Kecamatan Buduran  dan  Kecamatan  Wonoayu  yang  memiliki  ketinggian  sekitar  4  mdpl.  Simulasi  DSSAT dilakukan pada tiap musim tanam. Musim tanam dibagi menjadi tiga bagian, yaitu musim tanam 1 pada bulan November – Februari, musim tanam 2 pada bulan Maret – Juni, musim tanam 3 Juli – Oktober (Surmaini & Syahbuddin, 2016).
Hasil  simulasi  DSSAT  di  Kecamatan  Buduran  pada  Tabel  4  terlihat  perbedaan  antara  hasil rerata  produksi  padi  simulasi  DSSAT  sebesar  6.948      kg  ha -1 dengan  produksi  padi  aktual  yang bersumber  dari  petani  sebesar    6.630  kg  ha -1 .  Nilai  rerata  produksi  hasil  simulasi  menggunakan DSSAT mendekati nilai rerata produktifitas padi aktual, terdapat perbedaan selisih sebesar 4,82 % . Sedangkan  Hasil simulasi DSSAT di Kecamatan Wonoayu pada Tabel 5 terlihat perbedaan antara hasil rerata produksi padi simulasi DSSAT sebesar 7901kg ha -1 dengan produksi padi aktual yang bersumber dari petani sebesar  7.530 kg ha -1 .
Rerata produksi padi hasil simulasi   DSSAT  di   Kecamatan Buduran maupun Wonoayu lebih besar dibanding produksi padi aktual, terdapat perbedaan selisih sebesar 4,82% dan 4,79 % . Hal ini dapat  dipahami  karena  simulasi  DSSAT  hanya  mendasari  3  faktor  saja  dalam  memprediksi  hasil panen tanaman padi, yaitu ketersediaan unsur hara N dalam tanah, air yang bersumber dari irigasi maupun curah hujan, dan varietas tanaman yang digunakan. Diduga model simulasi DSSAT
Tabel 4. Hasil Percobaan Simulasi Prediksi Panen Padi DSSAT Kecamatan Buduran
Bulan Panen Rerata  berat panen padi aktual (kg ha-1) *) Hasil simulasi DSSAT, Berat Panen padi (kg ha-1) % Selisih aktual aktual dengan hasil simualsi DSSAT Maret 6.990 7.198 2.98 Maret 6.640 6.953 4.71 Maret 6.630 6.934 4.59 Juni 6.970 7.369 5.72 Juni 6.530 6.872 5.24 Juni 6.020 6.362 5.68 Rerata 6.630 6.948 4.82
*) Rerata sampling panen riil dari petani

## Tabel 5. Hasil Percobaan Simulasi Prediksi Panen Padi DSSAT Kecamatan Wonoayu
Lokasi/titik sample Bulan Panen  Rerata berat panen padi aktual  (Kg ha-1) Hasil simulasi DSSAT, Berat Panen padi (Kg ha-1) % Selisih aktual aktual dengan hasil simualsi DSSAT 1 Maret 8.495 9.008 6.04 2 Maret 8.175 8.602 5.22 3 Maret 7.140 7.446 4.29 4 Juni 7.655 8.016 4.72 5 Juni 7.340 7.688 4.74 6 Juni 6.375 6.647 4.27 Rerata 7.530 7.901 4.879
Gambar 1. Grafik Hasil Simulasi Prediksi Padi DSSAT Kecamatan Buduran
Gambar 3.2. Grafik Hasil Simulasi Prediksi Padi DSSAT Kecamatan Wonoayu
mengasumsikan  bahwa  tidak  terdapat  pengaruh  unsur  hara  makro  P,  K  dan  mikro  serta  tidak terdapat adanya serangan hama atau penyakit. Jadi jika faktor N dan air disuplai dalam jumlah yang

## MARET      MARET       MARET          JUNI           JUNI            JUNI
Bulan Panen Pr od u k si Pad i ( kg h a -1 ) MARET      MARET       MARET          JUNI            JUNI           JUNI Bulan Panen Hasil simulasi DSSAT, Berat Panen padi (kg ha -1 ) Hasil simulasi DSSAT, Berat Panen padi (kg ha -1 ) Rerata berat panen padi aktual (kg ha -1 ) Rerata berat panen padi aktual (kg ha -1 ) 8000 7000
6000
5000 4000 3000 2000 1000 0 10000 9000 8000 7000
6000 5000 4000
3000 2000 1000 0 Pr od u k si Pad i ( kg h a -1 )
optimum  serta  ditunjang  dengan  potensi  genetik  tanaman,  akan  memberikan  hasil  simulasi  yang optimum (Rouw, 2008).
Gambar 1 dan 2 memperlihatkan  grafik hasil simulasi prediksi produksi padi menggunakan DSSAT  di  Kecamatan  Buduran  dan  Kecamatan  Wonoayu,  memiliki  nilai  yang  lebih  besar dibandingkan  produksi  aktual.    Meskipun  terdapat  perbedaan,  hasil  simulasi  DSSAT  mendekati produksi  padi  aktual  yang  bersumber  dari  petani,  dengan  perbedaan  dibawah  5  %.      Hasil  ini dikarenakan  data  yang  diperlukan  untuk  simulasi  DSSAT  hanya  faktor  sifat  tanah,  iklim  dan manajemen penananam, padahal ada faktor lain yang mempengaruhi produksi padi, misalnya faktor hama  penyakit  tanaman  padi.  Produksi  tanaman  padi  dipengaruhi  oleh  faktor  dalam  yang  sering disebut faktor genetis dan faktor luar (lingkungan). Salah satu faktor luar yang mempengaruhi tinggi rendahnya  produksi  tanaman  adalah  serangan  organisme  pengganggu  tumbuhan  (OPT).  Pada umumnya  tingkat  kerusakan  tanaman  oleh  OPT  berbanding  lurus  dengan  produksi  tanaman (Suarsana, et al. 2020).

## 3.6 Validasi Model DSSAT Menggunakan T - Tes
Validasi model DSSAT dilakukan setelah hasil simulasi berupa prediksi hasil panen tanaman padi  telah  keluar.  T  –  Tes  digunakan  sebagai  validasi  dari  output    model  simulasi  DSSAT  dan digunakan  untuk  menguji  hipotesa  penelitian.  Setelah  hasil  simulasi  dari  perangkat  lunak  DSSAT berupa prediksi hasil panen tanaman padi telah keluar, maka langkah selanjutnya yaitu melakukan analisis statistik uji independent T – tes (Sujarweni, 2014). Jadi berdasarkan hasil analisis statistik, nilai dari Sig (2-tailed) sebesar 0,373, maka nilai tersebut > 0,05, artinya perangkat lunak DSSAT mampu memprediksi produktifitas tanaman padi. Kesimpulan yang dapat diambil dari hasil analisis T- tes yaitu tidak terdapat perbedaan yang nyata antara hasil simulasi prediksi panen tanaman padi menggunakan perangkat lunak DSSAT dengan hasil panen padi aktual.

## 4. KESIMPULAN
Perangkat lunak DSSAT dengan dapat digunakan untuk memprediksi produksi padi dengan perbedaan  selisih  4,820  %  untuk  Kecamatan  Buduran  dan  4,879  %  untuk  Kecamatan  Wonoayu, dengan  produksi  aktual.  Perbedaan  tersebut  disebabkan  faktor  varietas  padi  yang  berbeda, Kecamatan buduran menggunakan varietas IR-20, sedangkan Kecamatan Wonoayu mengunakan IR-48.  Berdasarkan  hasil  analisis  T-  Tes  dengan  taraf  0,05  tidak  berbeda  nyata,  artinya  tidak terdapat perbedaan yang nyata antara hasil simulasi prediksi panen tanaman padi menggunakan perangkat lunak DSSAT dengan hasil panen padi aktual.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terimakasih  kepada  LPPM  UPN  “Veteran”  Jawa  Timur  yang  memberikan  dukungan pendanaan dan kepada laboran Fakultas Pertanian UPN “Veteran” Jawa Timur, serta semua pihak yang membantu pelaksanaan penelitian ini.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Aluyah., C. Rusdianto. 2019. Pengaruh Jenis dan Jumlah Pohon terhadap Iklim Makro di Tanaman Purbakala Bukit Siguntang Kota. Palembang Provinsi Sumatera Selatan. Sylva: Jurnal Penelitian Ilmu-Ilmu Kehutanan . 8 (2): 53 – 59.
Apriyana, Y.,  E. Susanti, Suciantini, F. Ramadhani, & E.  Surmaini. 2016. Analisis Dampak Perubahan Iklim  terhadap  Produksi  Tanaman  Pangan  pada  Lahan  Kering  dan  Rancang  Bangun  Sistem Informasinya. Jurnal Informatika Pertanian. 25 (1): 69 – 80 Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian. 2020 . Deskripsi Varietas Unggul Baru . Kementerian Pertanian. Hal. 24 – 49.
[BMKG]  Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika.  2019.  Prakiraan  Cuaca  jawa  Timur. https://www.bmkg.go.id. Diakses pada Mei 2021.
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  2019. Kabupaten  Sidoarjo  dalam  Angka .  Katalog  /  Catalogue  : 1102001.3515. Hal. 209.
Jones, J. W., G. Hoogenboom, C.H. Porter, K.J. Boote, W.D. Batchelor, L.A. Hunt, P.W Wilkens, U. Singh, A.J.  Gijsman,  &  J.T.  Ritchie.  2003.  The  DSSAT  Cropping  System  Model. European  Journal  of Agronomy. 18 (3–4): 235–265.
Cahyaningprastiwi,  S.  R.,  Karyati,  &  S.  Sarminah.  2021.  Suhu  dan  Kelembapan  Tanah  pada  Posisi Topografi dan Kedalaman Tanah Berbeda di Taman Sejati  Kota Samarinda. Agrifor: Jurnal Ilmu Pertanian dan Kehutanan . 20 (2): 189–198.
Donggulo, C. V, I.M. Lapanjang, & U. Made. 2017. Pertumbuhan dan Hasil Tanaman Padi ( Oryza sativa L) pada Berbagai Pola Jajar Legowo dan Jarak Tanam. Agroland: Jurnal Ilmu-ilmu Pertanian, 24 (1): 27–35.
Estiningtyas, W. & M. Syakir. 2017. Impact of Climate Change on Rice Production in Rainfed Area. Jurnal Meteorologi dan Geofisika, 18 (2): 83–93.
Ghozali,  I.  2009.  Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  SPSS,  Edisi  Keempat.  Penerbit Universitas Diponegoro. Hal. 49.
Gunarsih, C., T. Nafisah, & Sitaresmi. 2016. Pembentukan Varietas Padi Sawah Dataran Tinggi Toleran Cekaman Suhu Rendah. Iptek Tanaman Pangan . 11 (2): 107–117.
Hasnuri, F., Achmad, M., Samsuar. 2019. Kebutuhan Air Tanaman Padi ( Oryza sativa ) Sawah Tadah Hujan  Berdasarkan  Jadwal  Tanam  Hasil  Musyawarah  Tani  dan  Katam  di  Kecamatan Maniangpajo Kabupaten Wajo. Jurnal AgriTechno . 12 (2): 102–109
Karyati,  W.P.  Lestari,  &  M.  Syafrudin.  2019.  Karakteristik  Suhu  dan  Kelembapan  Tanah  pada Kedalaman Berbeda di Bawah Tegakan Sengon-Kacang Panjang dan Jabon-Buncis. Prosiding Seminar Nasional Pertanian 2019 Fakultas Pertanian Universitas Mulawarman . Hal. 16–22. Nagur. Y. K. 2017. Kajian Hubungan Bahan Organik Tanah terhadap Produktivitas Lahan Tanaman Padi di Desa Kebonagung. Universitas Pembangunan Nasional Yogyakarta. Hal. 72.
Nasriyati. 2010.  Memprediksi Produktivitas Padi dengan DSSAT sebagai Validasi Model Perhitungan Produktivitas dengan Data Hyperspektral .  Indonesian Journal of Geoscience And Technology . 1 (3): 120–134.
Nuryano, B., A. Priyatmojo dan B. Hadisutrisno. 2014. Pengaruh Tinggi Tempat dan Tipe Tanaman Padi terhadap Keparahan Penyakit Hawar Pelepah. Jurnal Penelitian Tanaman Pangan 33 (1): 1–8.
Rouw, A. 2008. Analisis Dampak Keragaman Curah Hujan Terhadap Kinerja Produksi Padi Sawah (Studi  Kasus  di  Kabupaten  Merauke,  Papua). Jurnal  Pengkaji  dan  Pengembangan  Teknologi Pertanian . 11 (2): 146–155.
Suarsana, M., P.I. Parmila, P.S. Wayuni, I.G.M. Suarmik. 2020. Pengaruh Serangan Hama Penggerek Batang dan Penyakit Tungro terhadap Produktivitas Sembilan Varietas Padi di Lokapaksa, Bali. Agro Bali: Jurnal Agriculture . 3 (1): 84–90. Sujarweni, V.W. 2014. Metode Penelitian: Lengkap, Praktis, dan Mudah Dipahami . Yogyakarta: Pustaka Baru Press. Hal. 103.
Supriyanti, A. , Supriyanta , Kristamtini. 2015. Karakterisasi Dua Puluh Padi ( Oryza sativa L.) Lokal di Daerah Istimewa Yogyakarta. Vegetalika . 4 (3): 29–41.
Surmaini E, & H. Syahbuddin. 2016. Kriteria awal musim tanam: Tinjauan Prediksi Waktu Tanam Padi di Indonesia. Jurnal Litbang Pertanian . 35(2): 47–56.
Wibawanty,  D.R.  &    P.P  Simanjuntak.  2021.    Prediksi  Awal  Musim  Hujan  Menggunakan  metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Jurnal  PRISMA FISIKA . 9 (2): 96–10